一、课程概览
本章节深入探讨了模型I/O的核心操作，涵盖了构建输入提示、调用语言模型以及解析模型输出等关键步骤。通过动手实践，本课程旨在加深学习者对大型语言模型交互流程的理解，并提升其实际操作能力。
二、知识点梳理
LangChain提示模板
- 导入LangChain库中的
PromptTemplate，掌握创建和格式化输入提示的方法。
原始模板构建
- 设计适用于不同价格和花种的原始模板，为生成描述性文案打下基础。
LangChain提示模板创建与验证
- 根据原始模板创建LangChain提示模板，并通过打印内容验证其准确性。
HuggingFace API Token设置
- 学习如何通过设置环境变量来存储HuggingFace API Token，以便与HuggingFace模型进行顺畅交互。
模型实例创建
- 利用HuggingFaceHub创建模型实例，实现与模型的直接对话。
输入提示格式化与模型调用
- 编写代码格式化输入提示，并调用模型生成描述性文案。
输出解析与验证
- 学习如何解析模型输出，并打印结果以验证文案的准确性。
结构化输出解析与数据存储
- 使用LangChain的输出解析器和
ResponseSchema定义响应模式，将解析后的数据存储在DataFrame中，并保存为CSV文件。
三、实践操作
代码实现
- 实现了从模板创建、模型调用到输出解析的完整工作流程。
数据处理
- 利用pandas库创建DataFrame，并存储模型输出结果。
结果验证
- 打印并检查模型输出，确保描述文案的质量符合预期。
四、学习心得
通过本章节的学习，我不仅掌握了与大型语言模型进行有效交互的关键技能，包括构建有效的输入提示、调用模型以及解析输出，还提升了我的编程能力和对自然语言处理技术的理解。我深刻认识到理论与实践相结合的重要性，以及在编程过程中逻辑思维和调试能力的关键作用。
五、参考资料
- 课程链接：模型I/O：输入提示、调用模型、解析输出
- 操作指引：参考Readme.md文件获取更多操作细节。
六、后续计划
- 深入研究不同模型的输出特性，优化输入提示以提高输出质量。
- 探索更多自然语言处理的应用场景，将所学知识应用于实际问题解决。
